从以上输出可以看出,Agent把我的指令规划成了3个步骤(这个是不是最优的?),先分两步进行查询结果,然后再把两步得结果相加得到最终结果。 要注意:Agent有planning能力,但这个能力也有好有不好,规划得好,那么可能实现的效率就高。从以上输出来看,我们的Agent的规划步骤并不一定是最优的(其实我们可以一步查询出两个...
4.初始化ReAct Agent,也就是ReActAgent对象:初始化ReActAgent对象,该对象封装了一个Agent引擎 代码样例如下: fromllama_index.core.toolsimportFunctionToolfromllama_index.llms.openaiimportOpenAIfromllama_index.core.agentimportReActAgent# define sample Tooldefmultiply(a:int,b:int)->int:"""Multiple t...
从RAG到Agent: 报告提出了从RAG向Agent(代理)的转变,引入了多轮对话、查询/任务规划层、工具接口、反思和记忆等概念。 介绍了不同级别的Agent,包括简单和高级Agent,它们在成本和延迟方面有所不同。 Agent的组成: 介绍了构成Agent的基本要素,如查询规划、记忆和工具使用。 讨论了如何将这些要素组合成一个完整的Agent...
6 agent1 = AgentRunner(openai_step_engine) 使用预定义代理:第二种方法是使用代理,代理是AgentRunner的子类,它在底层捆绑了OpenAIAgentWorker。因此不需要自己定义AgentRunner或AgentWorkers,因为它们是在后端实现的。 Python 复制 1 from llama_index.agent.openai import OpenAIAgent 2 3 # Initialize OpenAIAgent ...
看完报告,一个通俗点的理解是“RAG的尽头是Agent”,概要内容如下: RAG的局限性:RAG最初是为简单问题和小型文档集设计的,它通常包括数据解析、索引检索和简单的问答。然而,它在处理更复杂的问题时存在局限性,例如总结整个年度报告、比较问题、结构化分析和语义搜索等。
本期视频演示了在ubuntu上微调最受欢迎的Llama3 8b SimPO大模型!并且使用Llama Index+chainlit打造了一个Todo manager的AI Agent。最后使用autogent studio实现零代码打造多智能体对话工作流!视频中使用Nvidia AI workbench实现傻瓜化本地配置Windows微调环境,整个过程非常简单,不需要熟悉Linux就能配置好微调环境。
REAcT 代理代表了人工智能和智能工作流领域的一大进步。通过使用 LlamaIndex 实现 REAcT 代理,我们创建了一个强大的工具,能够在实时用户查询中进行推理、行动和思考。 参考: https://medium.com/@akash-modi/logical-reasoning-with-react-agent-from-scratch-in-python-part-2-b74ef462244b ...
Agent Runner管理任务的创建和状态,而Agent Worker执行每个任务的步骤,在Agent Runner的指导下充当操作单元。 LlamaIndex中的代理类型 LlamIndex提供了针对特定任务和功能设计的不同类型的代理。 数据代理 数据代理是专门用于处理各种数据任务的代理,包括检索和操作。它们可以在读和写模式下运行,并与不同的数据源无缝交互...
·AgentInputComponent允许将Agent输入(任务、状态字典)转换为一组查询管道输入。 ·AgentFnComponent:一个通用处理器,允许您获取当前任务、状态以及任何任意输入,并返回输出。在这个例子中,定义了一个函数组件来格式化ReAct提示。当然,也可以在任何地方放置它。
Agent是大模型的重要应用方向,而ReACT是学术界提出的重要方法,本文介绍ReACT论文,然后通过llama_index ReActAgent来分析ReACT的执行过程。 ReACT# 《REACT: SYNERGIZING REASONING AND ACTING IN LANGUAGE MODELS》,由Shunyu Yao等人撰写,发表在2023年的ICLR会议上。论文探讨了如何在大型语言模型(LLMs)中结合推理(reasoning...